惯导初对准中的平方根无轨迹卡尔曼滤波

针对无轨迹卡尔曼滤波(UKF)在递推过程中,有些情况下出现状态协方差逐渐失去正定性,导致计算发散现象,对状态协方差进行矩阵分解,在滤波中用其平方根进行计算,保证其正定性.采用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SRUKF)对大失准角情况下惯性导航系统初始对准非线性ψ角模型进行估计.蒙特卡罗仿真结果表明,SRUKF与UKF在滤波精度和收敛速度上基本一致,SRUKF的数值稳定性优于UKF.     

基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准

讨论了大失准角情况下，惯性导航系统（INS）初始对准的非线性误差模型，分析了无轨迹卡尔曼滤波原理，提出将无轨迹卡尔曼滤波（UKF）技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中，进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明，在方位误差角为大角度，水平误差角为小量的情形下，无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波（EKF）对准时间更快，估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时，无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。